Model sprawdzania banku analizy dokumentów

Model sprawdzania banku analizy dokumentów łączy zaawansowane funkcje optycznego rozpoznawania znaków (OCR) z modelami uczenia głębokiego w celu analizowania i wyodrębniania danych z czeków bankowych w USA. Interfejs API analizuje drukowane kontrole; wyodrębnia kluczowe informacje i zwraca ustrukturyzowaną reprezentację danych JSON. Najnowsza wersja 4.0 do sprawdzania bankowego obsługuje wykrywanie podpisów w ramach kontroli bankowych.

Sprawdzanie wyodrębniania danych

Sprawdzanie to bezpieczny sposób na przeniesienie kwoty z konta płatnika na konto odbiorcy. Firmy używają czeku, aby zapłacić swoim dostawcom jako podpisany dokument, aby poinstruować bank za płatność. Zobacz, w jaki sposób dane, w tym szczegóły sprawdzania, szczegóły konta, kwota, notatka, są wyodrębniane z czeku bankowego USA. Potrzebne są następujące zasoby:

• Subskrypcja platformy Azure — możesz bezpłatnie utworzyć subskrypcję platformy Azure

• Wystąpienie analizy dokumentów w witrynie Azure Portal. Aby wypróbować usługę, możesz użyć bezpłatnej warstwy cenowej (F0). Po wdrożeniu zasobu wybierz pozycję Przejdź do zasobu , aby uzyskać klucz i punkt końcowy.

Document Intelligence Studio

1. Na stronie głównej programu Document Intelligence Studio wybierz pozycję Sprawdź.

2. Możesz przeanalizować przykładowe sprawdzanie lub przekazać własne pliki.

3. Wybierz przycisk Run analysis (Uruchom analizę), a w razie potrzeby skonfiguruj opcje Analizuj:

   

   Wypróbuj narzędzie Document Intelligence Studio

Wymagania dotyczące danych wejściowych

Obsługiwane są następujące formaty plików.

• Zdjęcia i skanowania: Aby uzyskać najlepsze wyniki, podaj jedno jasne zdjęcie lub wysokiej jakości skanowanie na dokument.
• Pliki PDF i pliki TIFF: w przypadku plików PDF i plików TIFF można przetworzyć maksymalnie 2000 stron. (W przypadku subskrypcji w warstwie Bezpłatna przetwarzane są tylko dwie pierwsze strony).
• Rozmiar pliku: rozmiar pliku do analizowania dokumentów wynosi 500 MB dla warstwy płatnej (S0) i 4 MB dla warstwy bezpłatnej (F0).
• Wymiary obrazu: Wymiary muszą mieć od 50 pikseli x 50 pikseli do 10 000 pikseli x 10 000 pikseli.
• Blokady haseł: jeśli pliki PDF są zablokowane hasłem, należy usunąć blokadę przed przesłaniem.
• Wysokość tekstu: minimalna wysokość tekstu do wyodrębnienia wynosi 12 pikseli dla obrazu 1024 x 768 pikseli. Ten wymiar odpowiada około 8-punktowemu tekstowi na 150 kropek na cal.
• Trenowanie modelu niestandardowego: maksymalna liczba stron dla danych szkoleniowych to 500 dla niestandardowego modelu szablonu i 50 000 dla niestandardowego modelu neuronowego.
• Trenowanie niestandardowego modelu wyodrębniania: całkowity rozmiar danych treningowych wynosi 50 MB dla modelu szablonu i 1 GB dla modelu neuronowego.
• Trenowanie niestandardowego modelu klasyfikacji: całkowity rozmiar danych treningowych wynosi 1 GB z maksymalnie 10 000 stron. W przypadku wersji 2024-11-30 (GA) całkowity rozmiar danych treningowych wynosi 2 GB z maksymalnie 10 000 stron.
• Typy plików pakietu Office (DOCX, XLSX, PPTX): Maksymalny limit długości ciągu wynosi 8 milionów znaków.

Obsługiwane języki i ustawienia regionalne

Aby uzyskać pełną listę obsługiwanych języków, zobacz naszą wstępnie utworzoną stronę obsługi języka modelu.

Wyodrębnianie pól

Aby uzyskać informacje o obsługiwanych polach wyodrębniania dokumentów, zobacz stronę schematu modelu sprawdzania banku w naszym przykładowym repozytorium GitHub.

Obsługiwane ustawienia regionalne

Wersja prebuilt-check.us 2024-11-30 (GA) obsługuje ustawienia regionalne en-us .

Następne kroki

• Spróbuj przetwarzać własne formularze i dokumenty za pomocą programu Document Intelligence Studio

• Ukończ przewodnik Szybki start dotyczący analizy dokumentów i rozpocznij tworzenie aplikacji do przetwarzania dokumentów w wybranym języku programowania.